检索分析服务 Elasticsearch版

2月22日 18:30，阿里巴巴资深技术专家为您揭秘自研ES日志引擎核心技术

阿里云Elasticsearch面向海量日志的分析检索场景，提供了高性价比的日志增强版解决方案。主要分享阿里云Elasticsearch日志场景的最佳实践，以及引擎内核优化思路。更有现场展示产品操作和压测效果，干货满满。讲师/嘉宾简介郭嘉梁 阿里巴巴技术专家智能引擎事业部-云服务-搜索与分析-Elasticsearch，技术专家

在日志全观测和查询加速场景下，Elasticsearch如何通过自身优势与大数据产品结合，进一步实现性能、成本双优化讲师/嘉宾简介闫勖勉 阿里云解决方案架构师阿里云 计算平台 大数据&AI 解决方案架构师

阿里云Elasticsearch通过Serverless的方式，充分利用云端的服务化产品能力的优势，帮助企业在成本、日志容灾、冷热多级存储、横向扩展效率、并发性能及稳定性等痛点问题提供能力支持讲师/嘉宾简介赵弘扬 阿里云高级产品专家阿里云Elasticsearch产品团队负责人

随着国内传统企业的数字化转型，非结构化数据的规模和占比增长迅速，其中日志数据获取和加工能力也越来越受到关注。本次由阿里云Elasticsearch团队负责人，给大家聊一聊阿里云Elasticsearch围绕泛日志场景在产品和内核层面做了哪些努力，又为开发者社区提供了哪些回馈。讲师/嘉宾简介邓万禧 阿里巴巴资深技术专家阿里巴巴智能引擎事业部云服务，搜索与分析团队负责人

泛日志场景下如何保障海量数据高写入、低成本存储？实时检索分析能力是否能进一步提升？如何打破“数据孤岛”，实现全链路可视化及实时异常预警？来看看这一年阿里云Elasticsearch做了哪些核心引擎能力的突破，在检索分析、监控运维场景下让数千家企业享受高性能内核与低成本存储带来的业务增长。讲师/嘉宾简介邓万禧（万喜） 阿里巴巴资深技术专家阿里巴巴智能引擎事业部云服务，搜索与分析团队负责人赵弘扬（洪阳） 阿里云高级产品专家阿里云Elasticsearch产品团队负责人闫勖勉（三秋） 阿里云解决方案架构师阿里云 计算平台 大数据&AI 解决方案架构师郭嘉梁（梁楹） 阿里巴巴技术专家智能引擎事业部-云服务-搜索与分析-Elasticsearch，技术专家

Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。

Elasticsearch 的前世今生

Elasticsearch 中的一些重要概念: cluster, node, index, document, shards 及 replica

如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch

Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana

开始使用 Elasticsearch （1）

开始使用 Elasticsearch （2）

开始使用 Elasticsearch （3）

Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source

Elasticsearch: 理解 mapping 中的 store 属性

Elasticsearch: Index template

Elasticsearch：可组合的 Index templates - 7.8 版本之后

Elasticsearch：Dynamic mapping

Elasticsearch：Index alias

Elasticsearch：使用 alias 数据类型来遵循 ECS (Elastic Common Schema)

Elasticsearch：运用 scroll 接口对大量数据实现更好的分页

Elasticsearch：运用 search_after 来进行深度分页

Elasticsearch：分页搜索结果

Elasticsearch: Reindex 接口

Elasticsearch: Ngrams, edge ngrams, and shingles

Elasticsearch： Join 数据类型

Elasticsearch: nested 对象

如何使用 Elasticsearch 中的 copy_to 来提高搜索效率

Elasticsearch：fielddata 介绍

Elasticsearch：分布式计分

Elasticsearch：使用 function_score 及 script_score 定制搜索结果的分数

Elasticsearch：定制分词器（analyzer）及相关性

Elasticsearch：Elasticsearch 中的 refresh 和 flush 操作指南

Elasticsearch：理解搜索中的 precision 及 recall

Elasticsearch: Ngrams, edge ngrams, and shingles